Python基础排序算法实现

Python 的 5 种基础排序算法实现，写得挺清楚，适合刚入门的朋友参考。代码不复杂，逻辑也蛮清晰的，几种常见排序都覆盖了：冒泡、选择、插入、快速、归并。你要是想快速掌握各个算法的基本思路，看这个就够用了。

算法与数据结构 0 2025-07-02

URULE基于RETE算法的Java规则引擎

基于RETE 算法的URULE 规则引擎挺适合想用纯 Java 搞业务规则的朋友。嗯，RETE 就是那种帮你快速把一堆事实和规则匹配起来的玩意儿，响应也快，尤其适合你规则变动比较频繁的场景，比如金融风控或者电信计费。 URULE 里的规则集、决策表、决策树和评分卡都蛮实用。像决策表就挺直观，业务同事也能看得懂，自己动手改规则也不头疼。决策树呢，用来理清复杂逻辑，拖一拖拉一拉，路径就出来了，清楚明了。 比较好玩的是它自带的可视化设计器，不用写太多代码，拖拖拽拽就能把规则做出来。纯 Java 实现，用啥服务器都能跑，比较省心。如果你用过Drools，这玩意儿上手也快。 要注意哦，URULE 项目里

算法与数据结构 0 2025-07-02

低秩与稀疏建模在大数据信号分析中的应用

低秩结构的信号，真的是个挺实用的方向，尤其在像认知雷达这类大数据时。你会发现多信号其实信息量并不大，换句话说就是“数据看着多，其实有效的没几个”，这时候就得靠低秩和稀疏建模了，压缩、去噪、提特征都靠它们，效率杠杠的。 像线性时不变系统的冲击响应，这种系统其实蛮常见的，搞自动控制或者通信的都绕不开。你如果用MATLAB建模和验证，还挺方便的，闭式解直接上，结果也稳。这方面可以看看这篇建模验证的文章，写得蛮清楚的。 讲到稀疏和低秩建模，就不得不提香农编码优化和SURF算法的结合，这种操作适合做图像或特征提取那一类的任务。代码也不少，比如这篇讲的是稀疏回归怎么优化效率，还有这篇用 SURF 提升稀疏

算法与数据结构 0 2025-07-02

表格快速合并胖子数据处理工具

表格合并老是让你抓狂？表格快速合并胖子工具箱真的是个省事儿的宝贝。它不是那种花里胡哨的软件，功能该有的都有，还挺贴心的。像我这种懒人，一次选一堆 Excel 批量导入，轻轻一点就能自动合并，还不出错，真的省心多了。 批量导入功能实用，是你要好几个部门的报表、销售数据什么的，再也不用一份一份开。 智能匹配也挺厉害，它会自己找出各个表里那些名字一样的列，比如“产品名”或“时间”，合并后基本不用你再手动校对，真的挺准。 你还可以选择按行还是按列合并，这点比较灵活，不管你表长表宽它都能搞定。合并后的格式也不乱，原格式保留这个功能适合要拿去汇报的情况，整洁又专业。 另外它还自带一些数据清洗的小功能，比如

算法与数据结构 0 2025-07-02

MATLAB遗传算法工具箱使用说明

遗传算法的工具箱资源你用过没？MATLAB自带的遗传算法工具箱（GATBX）真的挺方便，适合搞优化算法的朋友。工具箱内置的函数不少，适配工程优化、机器学习调参、数据拟合这些场景，算是 MATLAB 里蛮实用的一套家伙。 工具箱的参数设置比较灵活，像种群大小、交叉率、变异率这些都能调。选择策略也多，有轮盘赌、比例选择啥的，方便你实验不同策略效果。嗯，适应度函数你得自己写，但好在接口比较直观，写起来不麻烦。 你只要写个fitnessFunction函数，直接调用ga函数就能跑起来。比如下面这个例子，用遗传算法找二维最小值的最优解： function [fval] = fitnessFunction

算法与数据结构 0 2025-07-02

无迹卡尔曼滤波实例代码

无迹卡尔曼滤波的实例代码，真的是做非线性状态估计时的一把好手。比起传统的 EKF，它不需要手动线性化模型，省了不少麻烦，适合那种传感器数据比较杂、系统模型又不是规整的场景。压缩包里有一份Ukf相关资源，包括代码和仿真结果，跑起来看看效果就知道它到底强在哪儿了。

算法与数据结构 0 2025-07-02

Python数据分析与处理stock.csv绘图示例

Python 的数据配上stock.csv绘图文件，真的是初学者练手和进阶用户调试思路的好材料。用起来蛮顺手的，结构清晰、字段也直观，搭配 pandas 和 matplotlib 就能快速出图，不用折腾太久。 股票数据文件的列一般都比较典型，比如Date、Open、Close、Volume，你用pandas.read_csv()一读，再来个df.plot()，嗯，图就有了。而且它本身数据结构干净，基本不用怎么预，挺省事。 如果你还不太熟，可以看看Python 数据入门这篇，讲得还挺基础的。再配合matplotlib 绘图的案例，效果就更了。想研究时间序列走势、均线策略或者波动，这个stock.

算法与数据结构 0 2025-07-02

短语消息聚类技术研究

短语消息的大规模聚类研究，挺值得前端工程师看看的一篇博士论文，尤其是你在做文本、内容推荐、甚至是评论聚合时，都会碰到类似需求。里面讲了不少关于如何搞定超大文本集的聚类思路，思路清晰，还带点实战味道，挺接地气的。 大规模文本聚类的核心，就是怎么把成千上万条消息按主题自动分好类。常见的方案像KMeans、层次聚类、CURE 算法这些，文中都有提到，还列出了几个优化思路。比如用融合层次和划分的方法提升准确率，挺适合你那种消息量大、分类又不固定的场景。 你平时要是写后台管理、做内容聚合或者想搞个评论系统，建议看看这篇论文里的聚类融合算法，逻辑清楚，用法也不复杂。比如你可以先用KMeans跑初步聚类，再

算法与数据结构 0 2025-07-02

Data Stack全流程概览

数据的日常，谁没折腾过数据栈？Data Stack Overview这篇文章挺全，涵盖了从数据源一直到可视化的整个流程。常见的库、数据库、工具全都在，分类也清晰。你要是正好在搭建数据系统，这篇文章绝对值得一看，少踩不少坑。

算法与数据结构 0 2025-07-02

Weka 3.8.2数据挖掘工具

Weka 3.8.2 的跨平台数据挖掘工具挺适合那些想搞点机器学习的开发者。支持 Mac，运行流畅，功能全。它内置了一堆机器学习算法，比如分类、回归、聚类、关联规则啥的，用起来方便。不管你是拿来 CSV，还是配合 SQL 数据库，这工具都能派上用场。 另外，界面虽然不是那种花哨类型，但还蛮直观的，新手上手没啥压力。尤其是它的可视化功能，数据分布、模型预测啥的都能一目了然。哦对了，文档也比较详细，遇到问题直接翻官方，基本都能。 如果你正在找个能快速验证模型的工具，或者需要一个能帮你批量数据的工具，可以试试 Weka。这里还有几个相关的资源链接供你参考。

算法与数据结构 0 2025-07-02